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数据发现正在改变对话 - 在每个组织和媒体的会议室中。无论您是使用数据要查找新行星还是更好地了解用户行为，数据就是每个新洞察力的基础。
今天，更多人将数据视为创造价值和推动更好的决策的重要工具，这就是为什么在2015年更多组织向员工开放数据。虽然从数据中创造价值的明显需要驾驶大规模的BI采用，但今天的公司无法承担毫无准备的数据世界，以接受新的数据挑战企业将面临2016年的企业。
为什么2016年是商业智能的一年
那么2016年度数据挑战是什么？将暴跌进入大，复杂数据的大海，与正确的双工具保持竞争优势并不像往常一样困难。有一些BI解决方案使数据分析更容易，更快，更敏捷，而不是以前在以弥补数据科学技能和IT资源稀缺的新的，强大的BI技术。
Gartner的Rita Sallam Rita Sallam描述了2016年作为商务友好智能的高潮，称：“BI＆A市场处于从IT-LED，记录系统报告到普及，业务主导，自助分析的最终阶段。”
BI从未如此促进了商业用户，因为它是今天的。数据分析市场现在提供快速移动的BI技术和新技术来分析数据，旨在简化数据并将其放在商务用户的手中 - 不仅仅是IT团队。事实上，一些创新的BI公司已经创建了独特的数据分析技术，以粉碎企业中的臭名昭着的80/20条数据 - 这是可以使用的20％，而80％过于复杂。虽然解决了一个十年长的挑战，但它确实创建了一系列新的挑战，因为业务用户将进入数据世界。以下是2016年的三大数据挑战：
1.预测分析的民主化
虽然没有人可以分析来自未来的数据来通知智能业务策略，但有一种方法可以使用历史数据预测未来 - 这就是我们所谓的预测分析。这是一个热门趋势，因为可能性是任何业务的梦想。从确定客户将从时间购买多少客户，预测哪种广告，其中位置将与观众共鸣最佳，最有价值的见解在未来的反响中常见。
和企业用户疼痛才能掌握预测性分析，在企业用户之间革命，因为他们反叛依赖数据科学家或超级专业软件以使用预测分析。业务用户正在争取独立访问数据并使用它没有多次IT迭代或长时间使用，包括执行高级分析和预测分析的能力。
毕竟，这些团队正试图回答的商业问题通常是商业问题。如果业务用户能够更具实证和交互式数据，它将帮助他们达到可操作的时间范围。事实上，Aberdeen组报告说，交互式数据可视化工具的用户比所有其他BI用户更频繁地获取决策窗口中的信息。
由于业务用户需要更多地访问预测性分析，因此我们正在查看预测分析，建立在自助分析工具中，以及旨在授权非分析师寻求更具资料的非分析师的BI解决方案。企业必须选择具有敏捷性和自助预测分析素质的BI工具，以提供赋权的业务用户。
2.事情互联网是主流的
从连接设备的数据授权用户的组织报告93％的人每个人均用户，他们对他们需要支持决策所需的数据感到满意。换句话说，从事互联网（物联网）设备的收集和分析数据令人难以置信的牵引力和普及。
越来越多的人正在通过专业和个人问题转向数据，因为世界在人们之间创造了人们之间的基准。Gartner预测，“与互联网相连的设备数量将从今日约130亿上升到2020年，”离开组织需要了解所有这些数据。
3.到处都是复杂的数据
由于呈指数增长的数据源的大小和数量，数据复杂性正在上升。根据本阿伯语集团和Ventana Group和Ventana Group和Ventana Research Infographic的情况，将复杂的数据定义为大，不同或两者的数据，其中57％的组织报告有大数据和预计其数据增长超过30％的组织的组织。数据。
至于数据的普遍性 - 71％的组织分析了超过六个数据来源，并且令人惊讶的23％使用超过20。随着服务的涌入，有更大的需要了解来源的关系和影响，更加强调正在进行快速，轻松地加入和合并多个数据来源的能力。
随着复杂数据变得无处不在，它对数据世界带来了新的挑战。由于数据收集中的技术进步，以及近年来的存储和查询技术，使用了解如何处理复杂数据的业务分析工具的组织可以接受此挑战，并查看令人难以置信的结果。
迎接挑战：如何拥抱BI趋势
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加入三大双领导人：Sisense，Martin Butler，Butler Analytics的创始人和James Levine，SR.Manager，行动软件的经营战略，因为他们讨论了如何接受将移动，摇动和塑造世界的BI趋势年。
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Elana Roth是SISENSENT的技术作家。
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